# 二手奢侈品估价模型

# data.txt 导出商品的信息数据，共3420个商品记录
# s.txt S级商品的信息，共204个商品记录
# a.txt A级商品的信息，共1011个商品记录
# b.txt B级商品的信息，共1475个商品记录
# c.txt C级商品的信息，共734个商品记录

# 导入 matplotlib 的 pyplot 子库，提供绘图API
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入 sklearn 的 linear_model 模块
from sklearn import linear_model
# 导入 科学计算库
import numpy as np

# 设置X轴标签
plt.xlabel('市场价格')
# 设置Y轴标签
plt.ylabel('回收价格')

scatter_alpha = 1

# S级
datas = np.transpose(np.loadtxt('s.txt', skiprows=1))
price1s = datas[0, :]  # 市场价
price2s = datas[3, :]  # 销售价
plt.scatter(price1s, price2s, c='b', marker='o', s=10, alpha=scatter_alpha) # 绘制散点图
datasets_X = price1s
datasets_Y = price2s

# A级
dataa = np.transpose(np.loadtxt('a.txt', skiprows=1))
price1a = dataa[0, :]  # 市场价
price2a = dataa[3, :]  # 销售价
plt.scatter(price1a, price2a, c='r', marker='o', s=10, alpha=scatter_alpha) # 绘制散点图
datasets_X = price1a
datasets_Y = price2a

# B级
datab = np.transpose(np.loadtxt('b.txt', skiprows=1))
price1b = datab[0, :]  # 市场价
price2b = datab[3, :]  # 销售价
plt.scatter(price1b, price2b, c='c', marker='o', s=10, alpha=scatter_alpha) # 绘制散点图
datasets_X = price1b
datasets_Y = price2b

# C级
datac = np.transpose(np.loadtxt('c.txt', skiprows=1))
price1c = datac[0, :]  # 市场价
price2c = datac[3, :]  # 销售价
plt.scatter(price1c, price2c, c='k', marker='o', s=10, alpha=scatter_alpha) # 绘制散点图
datasets_X = price1c
datasets_Y = price2c

plt.legend(['99成新','9成新','8成新','8成新以下'])

# 设置标题
plt.title('散点图')
plt.show()
